Les entreprises déléguent de plus en plus la génération d'invites elles-mêmes … d'autres modèles linguistiques. En pratique, cela signifie que la capacité de formuler de bonnes instructions devient l'alphabet de base de travailler avec la technologie – quelque chose qui est attendu de l'analyste de données, consultant ou chef de produit aussi naturellement que les connaissances d'Excel. Dans le même temps, le personnel technique évolue vers des tâches qui nécessitent une expertise plus approfondie:
- Ajustement fin des modèles d'IA
- Construire une infrastructure LLM locale
- Concevoir de longues chaînes d'agents d'IA
C'est là que le recrutement et les budgets sont axés aujourd'hui.
Cela ne signifie pas que des cours d'ingénierie rapides ont disparu. Les universités et les plates-formes MOOC les maintiennent comme des modules d'introduction à l'IA générative, car en quelques heures, ils permettent aux destinataires non techniques de voir la valeur immédiate des outils.
En outre, les consultants, en particulier dans les zones RH, le marketing et la transformation numérique, les ateliers de productivité. La différence est que personne ne conçoit autour de cette position à temps complet. C'est plutôt une compétence en section croisée, qui vaut la peine d'avoir un CV à côté de « Work Work » ou « SQL ».
Histoire courte de la « chute » de l'ingénierie rapide
L'histoire montre à quelle vitesse le marché du travail de l'IA évolue. Les rôles avec une barrière d'entrée faible peuvent apparaître lundi et fondre à une ligne dans la description du poste avant vendredi.
La meilleure stratégie consiste à traiter de telles modifications non pas comme les professions cibles, mais à quelle vitesse les outils de vieillissement qui doivent être combinés avec des compétences techniques, analytiques et commerciales solides.
